プラトニック表現仮説（Platonic Representation Hypothesis）は、異なるAIシステムが現実世界をどのように学習し、表現するのかに関する理論です。この理論は、画像やテキストなど、異なる方法で学習するAIシステムであっても、その内部表現は最終的に一致する傾向があると主張します。この見解は、画像、テキスト、音声などあらゆるデータは、ある種の根源的な現実の投影であるという直感に基づいています。本仮説は、表現の一致性をどのように測定するか、タスクやデータの制約、モデル容量の増加など、一致をもたらす要因についても探求します。さらに、この一致がもたらす意味と限界についても考察します。